му випадку виходить найбільша надмірність, так як багатовимірні дані повністю містять реляційні;
Гј ROLAP (Relational OLAP) - детальні дані залишаються там, де вони "жили" спочатку - у реляційної БД; агрегати зберігаються в тій же БД в спеціально створених службових таблицях;
Гј HOLAP (Hybrid OLAP) - детальні дані залишаються на місці (в реляційної БД), а агрегати зберігаються в багатовимірної БД. p> Кожен з цих способів має свої переваги і недоліки і повинен застосовуватися в залежності від умов - обсягу даних, потужності реляційної СУБД і т. д.
При зберіганні даних у багатовимірних структурах виникає потенційна проблема "розбухання" за рахунок зберігання порожніх значень. Адже якщо в багатовимірному масиві зарезервовано місце під всі можливі комбінації міток вимірювань, а реально заповнена лише мала частина (наприклад, ряд продуктів продається тільки в невеликому числі регіонів), то велика частина куба буде пустувати, хоча місце буде зайняте. Сучасні OLAP-продукти вміють справлятися з цією проблемою. br/>
2.1. Розробка бази даних обсягів продажів на фармацевтичному ринку з використанням MS Access.
Основні етапи розробки:
1. Для відображення наявної інформації з фармацевтичного ринку України, необхідно створити відповідні таблиці в MS Access. Для створення таблиць слід відкрити нову базу даних. Потім у режимі конструктора створити таблиці. У даному випадку перша таблиця буде відображати інформацію про препарати. Отже, таблиця буде містити такі поля:
В· В«Код препаратуВ» - тип даних - лічильник; розмір поля - довге ціле;
поле индексированное без збігів - ключове поле
В· В«НайменуванняВ» - тип даних - текстовий; розмір поля - 50; обов'язкове; индексированное
В
Малюнок 2.11 - Таблиця В«ПрепаратиВ»
Наступна таблиця відображає інформацію про виробників даних препаратів і складається з полів:
В· В«Код виробникаВ» - тип даних - лічильник, розмір поля - довге ціле; поле индексированное без збігів
В· В«Код препаратуВ» - тип даних - майстер підстановок з використанням однойменного поля з таблиці В«ПрепаратиВ», поле ключове. p> В· В«КраїнаВ» - тип даних - текстовий; розмір поля - 50; обов'язкове; индексированное.
В· В«НайменуванняВ» - тип даних - текстовий; розмір поля 50; обов'язкове; индексированное.
В
Малюнок 2.12 - таблиця В«ВиробникиВ»
Далі таблиця під назвою В«Частка продажів за 3 квартали 2007 р В»з наступними полями:
В· В«Код препаратуВ» - майстер підстановок, ключове
В· В«Код виробникаВ» - тип даних - лічильник.
В· В«НайменуванняВ» - майстер підстановок з таблиці В«ПрепаратиВ»
В· В«Частка ринку в грошахВ» - тип даних - числовий, розмір - подвійне з плаваючою точкою, обов'язкове, индексированное.
В
Малюнок 2.13 - таблиця В«Частка продажів В»
2. Після створення таблиць їх необхідно заповнити наявною інформацією.
В
Малюнок 2.14 - Заповнена таблиця В«ПрепаратиВ»
В
Малюнок 2.15 - заповнена таблиця В«ВиробникиВ»
В
Малюнок 2.16 - заповнена таблиця В«Частка продажівВ»
3. Остаточна форма з отриманими таблицями має вигляд:
В
Малюнок 2.17 - База даних
2.2 Побудова OLAP - куба в MS Excel для аналізу даних.
Заходимо в програму MS Excel. У вкладці В«ДаніВ» вибираємо В«Зведені таблиціВ». З'явиться Майстер зведених таблиць і діаграм, який запропонує три послідовних кроки для побудови OLAP - куба. Перш необхідно вибрати джерело даних, на основі яких куб буде створюватися. Необхідні дані знаходяться у зовнішньому джерелі, тому відзначимо радіоточку навпроти цього рядка.
В
Малюнок 2.21 - Встановлення типу даних і типу звіту
Далі - наступний крок. Необхідно отримати дані.
В
Малюнок 2.22 - Отримання даних для зведеної таблиці
Вибираємо джерелом даних базу даних MS Access, вказуючи повний шлях до неї.
В
Малюнок 2.23 - Вибір джерела даних
В
Малюнок 2.24 - Шлях до вихідних даними
Наступний крок - створення запиту, і зокрема - вибір стовпців. Для повного відображення всієї інформації вибираємо всі стовпці.
В
Малюнок 2.25 - Визначення стовпців куба
Далі заключний крок - Створення OLAP-куба з даного запиту. br/>В
Малюнок 2.26 - Заключний крок створення запиту
Після цієї операції з'явиться Майстер куба OLAP, який запропонує три кроки по створенню куба. Перший крок - необхідно вибрати вихідні поля для використання в якості обчислюваних полів даних, а потім вибрати потрібну функцію в стовпці операції для кожного поля.
Крок другий - програма пропонує для визначення вимірювань, перетягнути вихідні поля в область вимірювань. З запропонованих полів вибираємо все для повної картини нашого майбутнього аналізу даних.
На заключному третьому етапі майстер пропо...
